設定

ナレッジベース設定 タブでは、ドキュメントの処理方法とチャンク化方法を構成できます。これらの設定は、エージェントによるコンテンツのチャンク化、埋め込み、取得の方法に影響します。

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チャンク戦略

ドキュメントを処理のためにチャンクに分割する方法を選択します。 | Strategy | Description PLACEHOLDER_4 Sentence Chunking | Uses a sentence tokenizer for natural language boundaries. Best for general-purpose content where preserving sentence context is important. PLACEHOLDER_5 Semantic Chunking | Automatically determines chunk boundaries based on semantic meaning. Best for complex or technical documents where semantic context is more important than sentence structure. |

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チャンク構成

文ベースのチャンク化のチャンク サイズとオーバーラップを構成します。このセクションは、センテンス チャンキング が選択されている場合に適用されます。 | Setting | Default | Recommendation | Description PLACEHOLDER_6 Chunk Size | 64 | 64–512 tokens | The maximum size of each chunk. Larger chunks preserve more context but may reduce retrieval precision. Smaller chunks are more precise but may lose context. PLACEHOLDER_7 Chunk Overlap | 6 | 10–20% of chunk size | The number of overlapping tokens between adjacent chunks. Helps maintain context across chunk boundaries. Must be non-negative and less than chunk size. |

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チャンク拡張設定

コンテンツ処理を向上させるために、チャンク エンリッチメントと LLM モデルの選択を構成します。 | Setting | Description PLACEHOLDER_8 Chunk Enrichment | When enabled, uses AI to enhance chunks with additional context for better retrieval accuracy. PLACEHOLDER_9 LLM Model | Select the LLM model to use for chunk enrichment. Required when Chunk Enrichment is enabled. |

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危険ゾーン

すべてのナレッジ ベースを削除 — すべてのドキュメント、チャンク、埋め込みをナレッジ ベースから完全に削除します。この操作は元に戻すことができません。

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設定の保存と適用

| Action | Description PLACEHOLDER_10 Save Settings | Saves your configuration. Applies only to new documents added or synced going forward. PLACEHOLDER_11 Reset | Resets the form to the last saved configuration. PLACEHOLDER_12 Apply to All Documents | Re-indexes all existing documents in your knowledge base with the current settings. Use this after saving to apply changes to previously uploaded content. |

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ベストプラクティス

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チャンク戦略

• **ほとんどのユースケースでは、文のチャンク化から始めます。
• 文の境界が意味のある内容の分割と一致しない複雑な文書または技術的な文書の場合は、セマンティック チャンキングに切り替えます。

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チャンクサイズ

• ベースラインとしてデフォルト (64) から開始します。
• チャンクごとにより多くのコンテキストを必要とするコンテンツの場合は増加します。
• コンテキストよりも正確で的を絞った検索が重要な場合は減少します。

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チャンクの重複

• オーバーラップをチャンク サイズの 10 ～ 20% に保ちます。
• 重要な情報がチャンクの境界にまたがる可能性がある場合は、重複を増やします。

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チャンクの強化

• 検索品質の向上が必要な複雑なコンテンツに対して有効にします。
• 最良の結果を得るには、強力な推論機能を備えたモデルを選択してください。
• 有効化後の処理時間を監視します - エンリッチメントにより計算コストが追加されます。